package com.heima.article.job;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.article.service.HotArticleService;
import com.heima.common.consatnts.article.HotArticleConstants;
import com.heima.model.mess.app.AggBehaviorDTO;
import com.heima.model.mess.app.NewBehaviorDTO;
import com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.collections.CollectionUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

@Component
@Slf4j
public class UpdateHotArticleJob {

    @Autowired
    StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    HotArticleService hotArticleService;
    @XxlJob("updateHotArticleJob")
    public ReturnT updateHotArticleHandler(String params){
        log.info("热文章分值更新 调度任务开始执行....");
        // TODO 定时更新文章热度
        //获取redis 行为列表中待处理数据
        List<NewBehaviorDTO> newBehaviorList = getRedisBehaviorList();
        if(CollectionUtils.isEmpty(newBehaviorList)){
            log.info("太冷清了 ， 最近10s 没人访问我们的文章数据");
        }
        // 2. 将数据按照文章分组  进行聚合统计 得到待更新的数据列表
        List<AggBehaviorDTO> aggBehaviorList = getAggBehaviorList(newBehaviorList);
        if (CollectionUtils.isEmpty(aggBehaviorList)) {
            log.info("热文章分值更新: 太冷清了 未产生任何文章行为 调度任务完成....");
            return ReturnT.SUCCESS;
        }
        //定时更新文章热度
        aggBehaviorList.forEach(hotArticleService::updateApArticle);
        log.info("热文章分值更新 调度任务完成....");
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
    /**
     * 分组聚合处理文章行为
     * @param newBehaviorList
     * @return
     */
    private List<AggBehaviorDTO> getAggBehaviorList(List<NewBehaviorDTO> newBehaviorList) {
        ArrayList<AggBehaviorDTO> aggBehaviorList = new ArrayList<>();
        //1.按照文章id进行分组  map<文章id， 该文章所有行为集合>
        Map<Long, List<NewBehaviorDTO>> map = newBehaviorList.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(NewBehaviorDTO::getArticleId));
        //2.遍历  map<文章id， 该文章所有行为集合>
        map.forEach((articleId,newBehaviors)->{
            //该文章所有行为集合，stream()
            //  .map  将每个行为 都转为 aggBehavior 聚合对象
            Optional<AggBehaviorDTO> reduceResult = newBehaviors.stream().map(this::parseAggBehavior)
                    //  . reduce 归并 将当前文章的所有聚合对象  合并到一起
                    .reduce((a1, a2) -> {
                        a1.setView(a1.getView() + a2.getView());
                        a1.setLike(a1.getLike() + a2.getLike());
                        a1.setComment(a1.getComment() + a2.getComment());
                        a1.setCollect(a1.getCollect() + a2.getCollect());
                        return a1;
                    });
            //JDK8 归并封装的结果有  isPresent  方法
            if(reduceResult.isPresent()){
                    aggBehaviorList.add(reduceResult.get());
            }
        });
        return aggBehaviorList;
    }

    private AggBehaviorDTO  parseAggBehavior(NewBehaviorDTO behavior) {
        AggBehaviorDTO aggBehaviorDTO = new AggBehaviorDTO();
        aggBehaviorDTO.setArticleId(behavior.getArticleId());
        switch (behavior.getType()){
            case VIEWS:
                aggBehaviorDTO.setView(behavior.getAdd());
                break;
            case LIKES:
                aggBehaviorDTO.setLike(behavior.getAdd());
                break;
            case COMMENT:
                aggBehaviorDTO.setComment(behavior.getAdd());
                break;
            case COLLECTION:
                aggBehaviorDTO.setCollect(behavior.getAdd());
                break;
            default:
        }
        return aggBehaviorDTO;
    }

    private List<NewBehaviorDTO> getRedisBehaviorList() {
        // 1. 准备lua脚本  保证命令的原子性 ( llen 查询队列长度   lrange  查询指定数据  ltrim 截取保留数据)
        // 2. 执行lua脚本命令
        DefaultRedisScript<List> redisScript = new DefaultRedisScript<>();
        // 设置脚本返回值类型 脚本一定要设置返回值类型 不然返回的数据为null
        redisScript.setResultType(List.class);
        // 设置脚本资源
        redisScript.setScriptSource(
                //告诉脚本的位置
                new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("redis.lua")));
        //执行 可能有第三个参数  来lua脚本里加ARGS【1】，ARGS[2]
        List<String> result = redisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList(HotArticleConstants.HOT_ARTICLE_SCORE_BEHAVIOR_LIST));
        return result.stream()
                .map(jsonStr -> JSON.parseObject(jsonStr,NewBehaviorDTO.class))
                .collect(Collectors.toList());
    }
}